पाइथन matplotlib में सही ढंग से 3 डी क्विवर आरेखों को कैसे स्केल करें?

Question

जब this example में क्विवर का उपयोग 3 डी में किया जाता है तो यह केवल सभी तीर की लंबाई निर्धारित करना संभव है। यह प्रदान किए गए तीरों की वास्तविक लंबाई को प्रतिबिंबित नहीं करता है।

तर्कसंगत पैमाने, जो कि 2 डी मामले में काम करता है, यहां काम नहीं लगता है।

क्या तीरों को स्केल करने का कोई तरीका है जैसे कि उनकी लंबाई दिए गए वेक्टर फ़ील्ड की लंबाई को दर्शाती है?

Answer 1

यह अजीब है देखो। ऐसा लगता है कि आप, वी, डब्ल्यू बस दिशा स्थापित करते हैं, और लंबाई पैरामीटर सभी लंबाई समान प्रभाव डालता है। आप लंबाई पैरामीटर में सरणी नहीं डाल सकते हैं। अपने अच्छी तरह से प्रलेखित कोड के लिए

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D 
import matplotlib 
import numpy as np 
import pylab as plt 

print(matplotlib.__version__) 

fig = plt.figure() 
ax = fig.gca(projection='3d') 

x, y, z = np.meshgrid(np.arange(-1, 1, 0.4), 
         np.arange(-1, 1, 0.4), 
         np.arange(-1, 1, 0.4)) 
x = x.reshape(np.product(x.shape)) 
y = y.reshape(np.product(y.shape)) 
z = z.reshape(np.product(z.shape)) 

scale = 0.02 
u = np.sin(np.pi * x) * np.cos(np.pi * y) * np.cos(np.pi * z) 
v = -np.cos(np.pi * x) * np.sin(np.pi * y) * np.cos(np.pi * z) 
w = np.sqrt(2.0/3.0) * np.cos(np.pi * x) * np.cos(np.pi * y) * np.sin(np.pi * z) 
lengths = np.sqrt(x**2+y**2+z**2) 

for x1,y1,z1,u1,v1,w1,l in zip(x,y,z,u,v,w,lengths): 
    ax.quiver(x1, y1, z1, u1, v1, w1, pivot = 'middle', length=l*0.5) 

ax.scatter(x,y,z, color = 'black') 
plt.show() 

Answer 2

बस दस्तावेज़ों के चारों ओर पोक http://matplotlib.org/mpl_toolkits/mplot3d/api.html यह आपके लिए काम करता है?

अभी भी स्पष्ट नहीं तीर लंबाई ठीक कह रहे हैं कि लेकिन कम से कम अब 3 डी

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D 
import matplotlib 
import numpy as np 

print(matplotlib.__version__) 

fig = plt.figure() 
ax = fig.gca(projection='3d') 

x, y, z = np.meshgrid(np.arange(-1, 1, 0.4), 
         np.arange(-1, 1, 0.4), 
         np.arange(-1, 1, 0.4)) 
scale = 0.02 
u = np.sin(np.pi * x) * np.cos(np.pi * y) * np.cos(np.pi * z) 
v = -np.cos(np.pi * x) * np.sin(np.pi * y) * np.cos(np.pi * z) 
w = np.sqrt(2.0/3.0) * np.cos(np.pi * x) * np.cos(np.pi * y) * np.sin(np.pi * z) 

ax.quiver(x, y, z, u, v, w, pivot = 'middle', arrow_length_ratio = 0.02) 
ax.scatter(x,y,z, color = 'black') 
plt.show()